- فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو جانب من الذكاء الاصطناعي يساعد الحواسيب على فهم ما يقصده الأشخاص فعلاً عند التحدث أو الكتابة، من خلال تحديد نواياهم والتفاصيل المهمة.
- يعمل عن طريق تحليل الجمل، وتحديد الكلمات أو الأسماء الرئيسية، وربط الكلمات بأدوارها في الجملة لفهم السياق.
- يُستخدم NLU في العديد من الأدوات التي نستخدمها يومياً، مثل المساعدات الصوتية (سيري، أليكسا)، روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، تصنيف البريد الإلكتروني، وتحليل التعليقات لاكتشاف الاتجاهات أو المشاعر في النصوص.
- تشمل التقنيات الأساسية في NLU تقسيم الجمل إلى كلمات (Tokenization)، تصنيف أجزاء الكلام، اكتشاف الأسماء أو التواريخ، تحديد ما يريده المستخدم، واستخدام سياق المحادثة السابقة لتحسين الردود.
قد يبدو NLU مجرد اختصار آخر في عالم الذكاء الاصطناعي، لكنه عنصر أساسي لجعل الذكاء الاصطناعي يفهم ما نعنيه فعلاً.
كيف يعرف سيري أنك تطلب الاتجاهات وليس تشغيل أغنية؟
كيف يميز وكيل الذكاء الاصطناعي بين سؤال عن منتج وطلب دعم فني؟
لنستعرض كيف يعمل NLU ولماذا هو ضروري لتفاعلات أكثر ذكاءً مع الذكاء الاصطناعي.
ما هو NLU؟
فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو فرع من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يمكّن الآلات من تفسير وفهم اللغة البشرية.
يُستخدم NLU في روبوتات الدردشة الذكية، المساعدات الافتراضية، وأدوات تحليل المشاعر. يسمح للآلات بفهم نية المستخدم بدقة – سواء كان نصاً أو صوتاً – لتتمكن من اتخاذ الإجراء المناسب.
يُعتبر NLU من المشكلات الصعبة في الذكاء الاصطناعي (المعروفة أيضاً باسم AI-complete)، أي أنها تتطلب الذكاء الاصطناعي لحلها. لا يمكن تحقيق NLU بدون الذكاء الاصطناعي (AI).
كيف يعمل NLU؟
.webp)
يقوم NLU بتفكيك اللغة البشرية لتفسير معناها ونواياها. إليك كيف يعمل خطوة بخطوة:
1. المعالجة الأولية للنص
قبل بدء التحليل، يتم تنظيف النص بإزالة العناصر غير الضرورية مثل علامات الترقيم والكلمات الشائعة للتركيز على المحتوى المهم.
2. تحديد المكونات الرئيسية
يستخرج النظام الكيانات والكلمات والعبارات الرئيسية، محدداً الأجزاء الأكثر صلة بالنص لمزيد من التحليل.
3. تحليل بنية الجملة
من خلال فحص علاقات الكلمات والقواعد النحوية، يحدد NLU كيف تتفاعل الكلمات والمفاهيم المختلفة داخل الجملة.
4. ربط النوايا والأهداف
تُطابق المكونات المستخرجة مع نوايا أو أهداف محددة مسبقاً، مما يساعد النظام على فهم هدف المستخدم.
5. تحسين الفهم بالسياق
تساعد التفاعلات السابقة والإشارات السياقية على تحسين الدقة، مما يسمح لنظام NLU بتعديل الردود بناءً على سجل المحادثة.
6. إنتاج مخرجات منظمة
أخيراً، ينتج النظام استجابة منظمة يمكنها تنفيذ إجراءات، أو تنفيذ أوامر، أو تقديم معلومات ذات صلة.
مثال من الواقع
لنشرح ذلك من خلال مثال.
يستخدم باتريك وكيل ذكاء اصطناعي في العمل يتكامل مع جميع تطبيقاته الرئيسية، بما في ذلك التقويم الخاص به.
يكتب باتريك إلى وكيله الذكي: "حدد اجتماعاً مع أنكي الساعة 1 ظهراً غداً، أو في وقت مماثل. وحدد متابعة بعد أسبوعين من ذلك."
خلال سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيلي ، سيقوم الوكيل بما يلي:
- تحديد النية: يحدد الوكيل أن باتريك يريد جدولة اجتماع
- استخراج الكيانات الرئيسية: يحدد الوكيل أن باتريك يتحدث عن 'أنكي' كجهة اتصال، و'1 ظهراً' كوقت، و'غداً' كتاريخ.
- تحليل العبارة: يحدد الوكيل أن المهمة هي 'جدولة'، ويجب أن تتم مع أنكي، والوقت واليوم هما 1 ظهراً غداً.
- الفهم السياقي: يتحقق الوكيل من جداول باتريك وأنكي للتأكد من توفر الوقت. إذا لم يكن 1 ظهراً غداً متاحاً، سيقترح وقتاً مشابهاً كما طلب.
- الإجراء النهائي: يقوم الوكيل بجدولة الاجتماع والمتابعة من خلال إرسال دعوات التقويم إلى باتريك وأنكي.
استخدامات NLU في الواقع
من المحتمل أنك تتعامل مع NLU في حياتك اليومية، غالباً دون أن تدرك ذلك. إليك بعض أكثر التطبيقات شيوعاً:
توليد العملاء المحتملين
يعد NLU عنصراً أساسياً في توليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي، وهو أسلوب لتأهيل العملاء عبر الذكاء الاصطناعي الحواري. باستخدام فهم اللغة الطبيعية، يمكن لروبوتات الدردشة تحديد احتياجات وقدرات العملاء المحتملين. بل ويمكنها حجز اجتماعات مباشرة مع مندوبي المبيعات بعد التأهيل.
المساعدات الصوتية
تعتمد المساعدات الصوتية مثل سيري وأليكسا ومساعد جوجل على NLU لفهم نية أوامر المستخدم الصوتية.
على سبيل المثال، عندما تقول: "ذكرني بموعد الأظافر الساعة 2 ظهراً"، يقوم المساعد بتحليل الجملة، وتحديد النية (تعيين تذكير)، واستخراج الكيانات (موعد الأظافر، غداً، 2 ظهراً).
يسمح NLU لهذه المساعدات بفهم الطلبات الشفوية وتنفيذ الإجراء المناسب.
روبوتات الدردشة لخدمة العملاء
عند تواصلك مع روبوت دعم العملاء وتكتب: "أين طلبيتي؟"، يستخدم الروبوت NLU لتحديد أن نيتك هي التحقق من حالة التوصيل.
يستخرج الكيان اللازم – معلومات طلبك – ويقدم التحديث الصحيح. هذه القدرة على فهم والرد على استفسارات العملاء المختلفة هي ما يجعل NLU جزءاً أساسياً من أتمتة خدمة العملاء الحديثة.
تصنيف البريد الإلكتروني والأتمتة
يوجد NLU أيضاً في أنظمة أتمتة البريد الإلكتروني. على سبيل المثال، يمكن للأدوات المدعومة بـ NLU قراءة الرسائل الواردة، وفهم محتواها، وتصنيفها تلقائياً إلى فئات مثل "عاجل" أو "عروض" أو "اجتماعات".
يمكن لهذه الأنظمة حتى توليد ردود مناسبة بناءً على محتوى البريد الإلكتروني، مما يوفر الوقت على الشركات في إدارة التواصل.
تحليل النصوص للتعليقات والاستبيانات
غالباً ما تستخدم الشركات NLU لتحليل التعليقات من الاستبيانات والمراجعات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
يساعد NLU في تحديد الأنماط والمشاعر في اللغة المكتوبة، مما يجعل من الممكن فهم احتياجات العملاء وآرائهم.
على سبيل المثال، يمكن لنظام NLU فحص مئات المراجعات وتحديد ما إذا كان معظم المستخدمين يشعرون بإيجابية أو سلبية تجاه ميزة معينة باستخدام تحليل المشاعر.
المكونات الرئيسية
تقسيم الجمل إلى كلمات (Tokenization)
تقسيم الجمل إلى كلمات هو عملية تجزئة الجملة إلى وحدات أصغر، مثل الكلمات أو العبارات، لتسهيل معالجتها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
مثال: "حدد اجتماعاً للساعة 3 ظهراً غداً" يتم تقسيمها إلى ["حدد"، "اجتماعاً"، "للساعة 3 ظهراً"، "غداً"].
تصنيف أجزاء الكلام (POS Tagging)
يقوم تصنيف أجزاء الكلام بتحديد البنية النحوية للجملة من خلال تصنيف كل كلمة كاسم أو فعل أو صفة أو غير ذلك.
مثال: في "حدد اجتماعاً"، يصنف الذكاء الاصطناعي "حدد" كفعل و"اجتماعاً" كاسم.
التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يكتشف التعرف على الكيانات المسماة (NER) الكيانات المهمة مثل الأسماء والأماكن والتواريخ ويصنفها ضمن النص.
مثال: في "احجز رحلة إلى نيويورك الجمعة القادمة"، يحدد الذكاء الاصطناعي "نيويورك" كمكان و"الجمعة القادمة" كتاريخ.
تصنيف النوايا
يحدد تصنيف النوايا الهدف أو الغرض الأساسي للمستخدم من مدخلاته.
مثال: "احجز طاولة لشخصين" يتم تصنيفها كنية إجراء حجز.
تحليل التبعيات
يقوم تحليل التبعيات بدراسة العلاقات بين الكلمات لفهم البنية النحوية للجملة.
مثال: في "أرسل التقرير إلى ماريا"، يحدد الذكاء الاصطناعي أن "ماريا" هي المستلمة للتقرير.
التحليل السياقي
يستخدم التحليل السياقي المحادثات المحيطة أو التفاعلات السابقة لضمان أن تكون الردود ذات صلة ودقيقة.
مثال: إذا كان المستخدم قد سأل سابقًا عن مشروع معين، فقد يقوم الذكاء الاصطناعي بتخصيص الردود المستقبلية بناءً على ذلك السياق.
أنشئ وكيل NLU مخصص
مع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان أي شخص بناء وكيل ذكاء اصطناعي بقدرات فهم اللغة الطبيعية (NLU).
Botpress هي منصة بناء روبوتات قابلة للتوسعة بلا حدود ومصممة للمؤسسات. تتيح تقنيتنا للمطورين إنشاء روبوتات محادثة ووكلاء ذكاء اصطناعي لأي حالة استخدام.
البدء سهل مع خطتنا المجانية، والدروس التعليمية الشاملة، وBotpress Academy.
ابدأ البناء اليوم. إنها مجانية.
الأسئلة الشائعة
1. كيف يرتبط فهم اللغة الطبيعية (NLU) بتعلم الآلة والتعلم العميق؟
يعتمد NLU (فهم اللغة الطبيعية) على تعلم الآلة للتعرف على الأنماط في بيانات النص، وعلى التعلم العميق لنمذجة البنى اللغوية المعقدة. تتيح هياكل التعلم العميق مثل المحولات لأنظمة NLU تفسير السياق والنية بدقة عالية.
2. ما الفرق بين فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG)؟
يركز NLU (فهم اللغة الطبيعية) على تفسير واستخلاص المعنى من مدخلات المستخدم، بينما يركز NLG (توليد اللغة الطبيعية) على إنتاج ردود شبيهة بالبشر. باختصار، NLU يقرأ ويفهم، وNLG يكتب ويرد.
3. ما مدى دقة فهم اللغة الطبيعية اليوم، وما العوامل التي تؤثر على دقته؟
يمكن لأنظمة NLU الحديثة تحقيق دقة تتجاوز 90٪ في المجالات المحددة جيدًا، لكن الأداء يعتمد على عوامل مثل جودة بيانات التدريب، وتنوع اللغة، وتعقيد المجال، ومدى قدرة النموذج على التعامل مع الغموض أو الاستفسارات متعددة النوايا.
4. ما كمية البيانات المطلوبة عادةً لبناء نموذج فهم لغة طبيعية موثوق؟
لبناء نموذج NLU موثوق، تحتاج عادة إلى آلاف الأمثلة المصنفة لكل نية أو كيان، إلا أن استخدام التعلم النقلي والنماذج المدربة مسبقًا (مثل BERT أو GPT) يمكن أن يقلل بشكل كبير من الحاجة للبيانات إلى بضع مئات من الأمثلة لكل فئة.
5. كيف يمكن دمج محرك فهم اللغة الطبيعية مع أدوات أخرى مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء أو التقويمات أو قواعد البيانات؟
يتم دمج محرك NLU مع الأدوات من خلال ربطه بواجهات برمجة التطبيقات (APIs) التي تتيح للنظام اتخاذ إجراء عند اكتشاف نية المستخدم – مثل إنشاء المواعيد، أو جلب معلومات الاتصال، أو تحديث السجلات. يتطلب ذلك برمجة خلفية أو استخدام منصة تدعم التكامل بشكل مباشر.
.webp)
